【技术实现步骤摘要】
本申请涉及脑电采集，特别是涉及一种低功耗的便携式脑电采集系统及其使用方法。
技术介绍
1、脑电波反映了脑神经细胞电生理活动的总和，在临床实践中需要大量涉及脑电波的监测。然而，现有技术中关于脑电波监测的方案仍存在较多的问题，如：
2、1)噪声干扰：脑电信号微弱，噪声干扰对信号采集影响大，人体静息状态与运动状态下噪声不一，处理不同运动状态下脑电噪声为脑电检测设备的关键技术问题之一。
3、2)便携性：大多脑疾病患者通常需要灵活使用采集设备，因此便携小巧的硬件为脑电监测设备的另一关键技术问题。
4、3)续航能力：基于便携性需求，相应的脑电采集设备的续航能力也成为亟待攻克的难点之一。
5、4)数据可靠性：脑监测往往是长时间持续的行为，因此，为了即时存储采集的脑电数据，需对脑电信号进行不同形式的存储。
6、综上，关于脑电波监测技术的采集信息的质量、信号的噪声处理、数据可靠性记录以及设备的便携续航问题，限制了其在临床实践中的发展。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种低功耗的便携式脑电采集系统及其使用方法，可在实现脑电采集系统的便捷性的同时保障了其续航能力，还能够对脑电信号进行滤波去噪。
2、为实现上述目的，本申请提供了如下方案：
3、第一方面，本申请提供了一种低功耗的便携式脑电采集系统，包括：生物湿电极、脑电采集装置本体和上位机；脑电采集装置本体为多层pcb制板布局，便于携带。
4、脑电采集装置
5、无源式预处理滤波电路与生物湿电极信号连接，用于对生物湿电极获取的原始脑电信号进行预处理滤波及初步放大，输出低噪脑电信号。
6、低功耗脑电采集芯片与无源式预处理滤波电路连接，用于对低噪脑电信号进行放大及模数转换，输出低噪脑电数字信号。
7、低功耗主控芯片分别与低功耗脑电采集芯片、sd存储卡、无线通信电路连接，低功耗主控芯片用于将低噪脑电数字信号打包后存储在sd存储卡中或通过无线通信电路传输至上位机。
8、上位机，用于对低噪脑电数字信号进行数字滤波，并将数字滤波后的无噪脑电数字信号以波形的形式进行显示。
9、可选地，电压管理芯片；电压管理芯片分别与低功耗脑电采集芯片、低功耗主控芯片、sd存储卡、无线通信电路连接；电压管理芯片用于为低功耗脑电采集芯片、低功耗主控芯片、sd存储卡和无线通信电路进行供电。
10、可选地，无线通信电路为低功耗蓝牙模块或低功耗wifi模块。
11、可选地，低功耗脑电采集芯片具体为用于测量生物电势的模拟前端脑电采集芯片ads1299芯片；低功耗主控芯片具体采用stm32l151c8t6芯片；电压管理芯片采用ip2312u_vset电压管理芯片；低功耗wifi模块具体采用esp8266模块。
12、可选地，上位机采用基于小波域优化的sg滤波器算法对低噪脑电数字信号进行数字滤波，以去除采集过程中其他信号的干扰。
13、可选地，上位机具体用于：利用小波分解技术对低噪脑电数字信号进行分解，得到5个尺度的小波系数；分别对5个尺度的小波系数进行去噪，以去除高频噪声或不相关的成分，得到小波去噪脑电信号；生成多组窗口参数，分别计算sg滤波器在不同窗口参数下的均方误差，以确定最优窗口参数；利用sg滤波器以最优窗口参数对小波去噪脑电信号进行滤波处理，得到数字滤波后的无噪脑电数字信号。
14、第二方面，本申请提供了一种低功耗的便携式脑电采集系统的使用方法，包括以下步骤：
15、对生物湿电极获取的原始脑电信号进行预处理滤波及初步放大，得到低噪脑电信号。
16、对低噪脑电信号进行放大及模数转换，得到低噪脑电数字信号。
17、将低噪脑电数字信号打包并通过无线通信电路传输至上位机。
18、对低噪脑电数字信号进行数字滤波，并将数字滤波后的无噪脑电数字信号以波形的形式进行显示。
19、可选地，对低噪脑电数字信号进行数字滤波，并将数字滤波后的无噪脑电数字信号以波形的形式进行显示，具体包括以下步骤：
20、利用小波分解技术对低噪脑电数字信号进行分解，得到5个尺度的小波系数。
21、分别对5个尺度的小波系数进行去噪，以去除高频噪声或不相关的成分，得到小波去噪脑电信号。
22、生成多组窗口参数，分别计算sg滤波器在不同窗口参数下的均方误差，以确定最优窗口参数。
23、利用sg滤波器以最优窗口参数对小波去噪脑电信号进行滤波处理，得到数字滤波后的无噪脑电数字信号。
24、将数字滤波后的无噪脑电数字信号以波形的形式进行显示。
25、可选地，根据下式对低噪脑电数字信号进行分解：
26、
27、其中，x(t)为低噪脑电数字信号，cj,k为近似小波系数，j表示小波尺度或小波分辨率，ψj,k(t)和φj,k(t)分别为小波函数和尺度函数，k表示小波函数或尺度函数在时间上的平移量，t为时间变量，j表示信号的定义域，dj,k为细节小波系数。
28、可选地，根据下式对小波去噪脑电信号进行滤波处理
29、
30、其中，yi为数字滤波后的无噪脑电数字信号的数据点，xi为小波去噪脑电信号的数据点，aj为sg滤波器的系数，n为sg滤波器的阶数。
31、根据本申请提供的具体实施例，本申请公开了以下技术效果：
32、本申请提供了一种低功耗的便携式脑电采集系统及其使用方法，便携式脑电采集系统包括：生物湿电极、脑电采集装置本体和上位机；其中的脑电采集装置本体为多层pcb制板布局，使得系统整体便于携带；在脑电采集装置本体中设有无源式预处理滤波电路、低功耗脑电采集芯片、低功耗主控芯片、sd存储卡和无线通信电路；通过无源式预处理滤波电路可对生物湿电极获取的原始脑电信号进行预处理滤波及初步放大，输出低噪脑电信号；通过低功耗脑电采集芯片可对低噪脑电信号进行放大及模数转换，输出低噪脑电数字信号；低功耗主控芯片可被用于将低噪脑电数字信号打包后存储在sd存储卡中或通过无线通信电路传输至上位机；上位机可进一步用于对低噪脑电数字信号进行数字滤波，并将数字滤波后的无噪脑电数字信号以波形的形式进行显示。本申请上述采集装置采用4层pcb制板布局，整体体积更小，更易于携带；另一方面，先通过无源式预处理滤波电路对原始脑电信号进行预处理滤波及初步放大，后续还在上位机对信号进行数字滤波，多次滤波去除了采集过程中其他信号的干扰，保证了脑电信号的准确；脑电采集芯片和主控芯片均采用低功耗的芯片，使得装置体积不大的同时，续航能力也得到保障；通过sd存储卡和无线通信模块的双重设计，实现对脑电信号的多种存储传输，保障了脑电信号数据采集过程的可靠性。
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1.一种低功耗的便携式脑电采集系统，其特征在于，包括：生物湿电极、脑电采集装置本体和上位机；所述脑电采集装置本体为多层PCB制板布局，便于携带；
2.根据权利要求1所述的低功耗的便携式脑电采集系统，其特征在于，还包括：电压管理芯片；所述电压管理芯片分别与所述低功耗脑电采集芯片、所述低功耗主控芯片、所述SD存储卡、所述无线通信电路连接；所述电压管理芯片用于为所述低功耗脑电采集芯片、所述低功耗主控芯片、所述SD存储卡和所述无线通信电路进行供电。
3.根据权利要求2所述的低功耗的便携式脑电采集系统，其特征在于，所述无线通信电路为低功耗蓝牙模块或低功耗WIFI模块。
4.根据权利要求3所述的低功耗的便携式脑电采集系统，其特征在于，所述低功耗脑电采集芯片具体为用于测量生物电势的模拟前端脑电采集芯片ADS1299芯片；所述低功耗主控芯片具体采用STM32L151c8t6芯片；所述电压管理芯片采用IP2312U_VSET电压管理芯片；所述低功耗WIFI模块具体采用ESP8266模块。
5.根据权利要求1所述的低功耗的便携式脑电采集系统，其特征在于
6.根据权利要求5所述的低功耗的便携式脑电采集系统，其特征在于，所述上位机具体用于：利用小波分解技术对所述低噪脑电数字信号进行分解，得到5个尺度的小波系数；分别对5个尺度的小波系数进行去噪，以去除高频噪声或不相关的成分，得到小波去噪脑电信号；生成多组窗口参数，分别计算SG滤波器在不同窗口参数下的均方误差，以确定最优窗口参数；利用SG滤波器以最优窗口参数对所述小波去噪脑电信号进行滤波处理，得到数字滤波后的无噪脑电数字信号。
7.一种如权利要求1～6所述的低功耗的便携式脑电采集系统的使用方法，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的低功耗的便携式脑电采集系统的使用方法，其特征在于，对所述低噪脑电数字信号进行数字滤波，并将数字滤波后的无噪脑电数字信号以波形的形式进行显示，具体包括：
9.根据权利要求8所述的低功耗的便携式脑电采集系统的使用方法，其特征在于，根据下式对低噪脑电数字信号进行分解：
10.根据权利要求9所述的低功耗的便携式脑电采集系统的使用方法，其特征在于，根据下式对小波去噪脑电信号进行滤波处理
...【技术特征摘要】
1.一种低功耗的便携式脑电采集系统，其特征在于，包括：生物湿电极、脑电采集装置本体和上位机；所述脑电采集装置本体为多层pcb制板布局，便于携带；
2.根据权利要求1所述的低功耗的便携式脑电采集系统，其特征在于，还包括：电压管理芯片；所述电压管理芯片分别与所述低功耗脑电采集芯片、所述低功耗主控芯片、所述sd存储卡、所述无线通信电路连接；所述电压管理芯片用于为所述低功耗脑电采集芯片、所述低功耗主控芯片、所述sd存储卡和所述无线通信电路进行供电。
3.根据权利要求2所述的低功耗的便携式脑电采集系统，其特征在于，所述无线通信电路为低功耗蓝牙模块或低功耗wifi模块。
4.根据权利要求3所述的低功耗的便携式脑电采集系统，其特征在于，所述低功耗脑电采集芯片具体为用于测量生物电势的模拟前端脑电采集芯片ads1299芯片；所述低功耗主控芯片具体采用stm32l151c8t6芯片；所述电压管理芯片采用ip2312u_vset电压管理芯片；所述低功耗wifi模块具体采用esp8266模块。
5.根据权利要求1所述的低功耗的便携式脑电采集系统，其特征在于，所述上位机采用基于小波域优化的sg滤波器算法对所...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘红光，滕冰洋，张靖荷，席成方，童蓍庾，顾天宇，段思源，高红正，孙凯文，白俊明，
申请(专利权)人：西安科技大学，
类型：发明
国别省市：
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